Fugu-MT 論文翻訳(概要): Advancing Legal Reasoning: The Integration of AI to Navigate Complexities and Biases in Global Jurisprudence with Semi-Automated Arbitration Processes (SAAPs)

論文の概要: Advancing Legal Reasoning: The Integration of AI to Navigate Complexities and Biases in Global Jurisprudence with Semi-Automated Arbitration Processes (SAAPs)

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04140v2
Date: Wed, 7 Feb 2024 14:48:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-08 11:49:07.141442
Title: Advancing Legal Reasoning: The Integration of AI to Navigate Complexities and Biases in Global Jurisprudence with Semi-Automated Arbitration Processes (SAAPs)
Title（参考訳）: 法的推論の進歩:半自動調停プロセス(saaps)によるグローバル法学における複雑度とバイアスをナビゲートするaiの統合
Authors: Michael De'Shazer
Abstract要約: 本研究は,米国,英国,ルワンダ,スウェーデン,香港の5カ国にまたがる裁判所判決の分析に焦点を当てた。本稿では,高度言語モデル(ALM)と新たに導入された人間-AI協調フレームワークを組み込むことで,基礎理論に基づく研究設計をAIで分析することを目的とする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This study consists of a novel approach toward the analysis of court judgments spanning five countries, including the United States, the United Kingdom, Rwanda, Sweden and Hong Kong. This study also explores the intersection of the latest advancements in artificial intelligence (AI) and legal analysis, emphasizing the role of AI (specifically generative AI) in identifying human biases and facilitating automated, valid, and coherent multisided argumentation of court judgments with the goal of ensuring consistent application of laws in and across various jurisdictions. By incorporating Advanced Language Models (ALMs) and a newly introduced human-AI collaborative framework, this paper seeks to analyze Grounded Theory-based research design with Advanced Language Models (ALMs) in the practice of law. SHIRLEY is the name of the AI-based application (built on top of OpenAI's GPT technology), focusing on detecting logical inconsistencies and biases across various legal decisions. SHIRLEY analysis is aggregated and is accompanied by a comparison-oriented AI-based application called SAM (also an ALM) to identify relative deviations in SHIRLEY bias detections. Further, a CRITIC is generated within semi-autonomous arbitration process via the ALM, SARA. A novel approach is introduced in the utilization of an AI arbitrator to critically evaluate biases and qualitative-in-nature nuances identified by the aforementioned AI applications (SAM in concert with SHIRLEY), based on the Hague Rules on Business and Human Rights Arbitration. This Semi-Automated Arbitration Process (SAAP) aims to uphold the integrity and fairness of legal judgments by ensuring a nuanced debate-resultant "understanding" through a hybrid system of AI and human-based collaborative analysis.
Abstract（参考訳）: 本研究は,米国,英国,ルワンダ,スウェーデン,香港の5カ国にまたがる裁判所判決の分析に対する新たなアプローチからなる。本研究はまた、人工知能(ai)と法的分析における最新の進歩の交点を探究し、人間のバイアスを識別し、様々な司法管轄区域における法律の一貫した適用を確保することを目的として、ai(特別に生成的なai)の役割を強調し、裁判所判断の自動化、有効性、一貫性のある多面的議論を促進する。本稿では,高度言語モデル (ALMs) と新たに導入された人間とAIの協調的枠組みを組み込むことにより,法律の実践において,高度言語モデル (ALMs) を用いた地上理論に基づく研究設計を分析することを目的とする。 ShiRLEYは、AIベースのアプリケーション(OpenAIのGPT技術上に構築されている)の名前であり、さまざまな法的判断における論理的矛盾とバイアスを検出することに焦点を当てている。 ShiRLEY分析は集約され、SAM(ALM)と呼ばれる比較指向のAIベースのアプリケーションとともに、ShiRLEYバイアス検出における相対偏差を識別する。さらに、ALM,SARAを介して半自律仲裁プロセス中にCRITICを生成する。上記のAIアプリケーション(SAM in together with ShiRLEY)で識別されるバイアスと定性的ニュアンスを、ビジネスと人権の仲裁規則に基づいて批判的に評価するAI仲裁器の利用において、新しいアプローチが導入された。この半自動仲裁プロセス(SAAP)は、AIと人間による協調分析のハイブリッドシステムを通じて、曖昧な議論に反する「理解」を確実にすることで、法的判断の完全性と公正性を維持することを目的としている。

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